Explain详解
explain语句用于查看某个查询语句具体使用了什么执行计划
执行输出各列详解
table
每条记录对应一个表的查询,如果是两表连接查询,就会有两条记录,table对应查询表名
id
查询语句可能是单表查询,也可能是多表查询,查询语句中每出现一个select,就会为其分配一个唯一的id值;
连接查询:每个表对应一条记录,前一条记录是驱动表的记录,后一条是被驱动表的记录,都有唯一的id,如驱动表查询id为1,被驱动表查询id为1
子查询:子查询也会独立分配一个唯一id,如外部select查询id为1,内部子查询id就会为2(TODO 这里的唯一不是对表来说的吗?)
子查询被查询优化器重写为连接查询:子查询的id本来是应该是2,现在为1
union查询:n个表查询中每个select查询对应一个唯一id,但因为union查询的特性(将所有查询结果集合并起来对结果集中的记录集进行去重,而这里去重是使用的临时表,所以会出现第n+1条记录,而它的id为null,表明这个临时表是为了合并两个查询的结果集而创建的,table表名为<union1,2...n>
unionAll查询:没有去重的需要,和普通多表查询一样
select_type
表示当前记录的select扮演了什么角色
simple:单表或连表查询,没有union/union all/子查询的
primary:union/union all/子查询的大查询中最左边表的查询,一般是第一条执行输出的记录的类型
union:union/union all查询除最左边表的查询
union result:union查询中为去重而产生的临时表
subquery:如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的半连接
semi-join的形式,并且该子查询是不相关子查询,并且查询优化器决定采用将该子查询物化(物理化生成在内存或磁盘的临时表)的方案来执行该子查询(TODO:半连接和物化表),该子查询的第一个select关键字代表的查询类型就是subquery;如EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';这个子查询只会被执行一次,因为是物化表dependent subqery:如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的半连接
semi-join的形式,并且该子查询是相关子查询,该子查询的第一个select关键字代表的查询类型就是dependent subquery;如EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE s1.key2 = s2.key2) OR key3 = 'a';这个子查询会被执行多次dependent union:在union/union all大查询中,如果每个小查询都与外部查询有关,如
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE key1 = 'a' UNION SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'b');第一个子查询SELECT key1 FROM s2 WHERE key1 = 'a'是dependent subquery, 第二个子查询SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'b'是dependent union,它们都与外部表的某个列有关derived:对于采用物化的方式执行的b包含派生表(from后查询表的结果集作为表)的查询,该派生表对于的子查询的select type;如
SELECT * FROM (SELECT key1, count(*) as c FROM s1 GROUP BY key1) AS derived_s1 where c > 1;其外层查询的select_type为primary(TODO )MATERIALIZED:子查询执行后的物化表与外层查询进行连接查询时,如
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2);
type
查询记录的访问方法,以InnoDB存储引擎为例,其单表查询的访问方法有system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,index_merge,unique_subquery,index_subquery,range,index,ALL每种方法的代表的查询成本不同
system:表中只有一条记录,且当前数据库使用的存储引擎的统计数据是精确的,如MyISAM/Memory
const:主键或唯一二级 索引和常数等值匹配
eq_ref:连接查询中,被驱动表的主键或唯一二级索引和常数等值匹配,如果是唯一二级联合索引,要所有索引列都匹配
ref:普通二级索引与常数值等值匹配
fulltext:全文索引
ref_or_null:对普通二级索引等值匹配或null值匹配,唯一二级索引的null值匹配也是
index_merge:单表访问时,某些场景中,可能使用Interaction/union/sort-union这三种索引合并的方式执行查询
unique_subquery:针对一些包含in子查询的查询语句中,当查询优化器决定将in子查询转换为exits子查询,而且子查询使用到主键进行等值匹配;如
SELECT * FROM s1 WHERE key2 IN (SELECT id FROM s2 where s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';index_subqery:与unique_subquery不同的是,子查询使用的是普通索引进行等值匹配
range:使用索引获取某些范围区间的记录,如in查询或者大小比较区间
index:索引覆盖,但需要扫描全部的索引记录,如查询条件和搜索条件都是索引列,不包含最左边那个列,只能扫描整个联合索引
all:全表扫描
possible_keys / key
possible_keys指查询中可能使用到的索引有哪些,key表示实际使用到的索引;possible_keys中索引值越多,代表需要计算查询成本需要花费时间越多
key_len
当优化器决定使用哪个索引列,整个索引列的最大长度
- 固定长度的索引列,其实际占用的存储空间的最大长度就是g该固定值
- 指定字符集的变长类型列,该列实际占用最大存储空间就是字符集每字符字节数*变长变量声明大小
- 如果该列可以存储null值,它的key_len比bu不可以存储null值时多一个字节
- 变长字段,有2个字节的空间来存储该变长列的实际长度
如InnoDB行格式,字符集为utf8下,可为null的变长字段a类型为varchar(100)其key_len为100*3 + 2 + 1 = 303(TODO InnoDB行格式下,变长字段实际长度可能是1或2,但执行计划是在mysql sever中产生的,并不针对某个存储引擎)
ref
展示与索引列等值匹配的内容,如常数或某个列或函数func;但这只有当使用索引列等值匹配的条件去查询时,即访问方法为const、eq_ref、ref、ref_or_null、unique_subquery、index_subquery
rows
查询优化器决定全表扫描或索引查询时,对应的预计全表扫描的行数或预计扫描的索引记录行数
filtered
单表查询中没有什么意义,主要在连表查询中驱动表对应的执行计划记录的filtered值,根据整个值可以计算出被驱动表预计执行次数,即驱动表的扇出数 = 驱动表查询的rows * filtered / 100
Extra
MySQL提供的额外信息,表明是如何执行给定的查询语句
- no table used:没有from语句时
- impossible where:查询语句的where永远为false时
- no matching min/max row:查询列表有min/max聚集函数,但where搜索条件中没有符合的记录
- using index:索引覆盖时,不需要回表
- using index condition:搜索条件出现索引但不能使用索引,即查询语句执行过程中将要使用索引条件下推这个特性的,如搜索条件与查询条件均用到索引,但部分不符合索引使用规范,只能回表筛选的,为了降低成本,MySQL会将步骤调整,先在索引中检测这些不符合索引规范的是否满足,再根据这个结果回表
SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%b'; - using where:全表扫描时,where语句中有搜索条件
- using join buffer(Block Nested Loop):当使用基于块的嵌套循环算法时,会分配一个内存块名为join buffer来加快查询速度
- not exits:当使用外连接时,where搜索条件中被驱动表的某个不允许为null的列值要求为null时
- Using intersect(...)、Using union(...)和Using sort_union(...):使用intersect联合索引/使用union索引合并/使用sort-union索引合并
- zero limit:limit子句参数为0,查不出记录
- using filesort:无法使用索引排序,只能在内存或磁盘中进行排序,而在这种内存或磁盘中的排序被称为文件排序filesort,尽量使用索引排序替代文件排序;group by子句会在查询中默认添加order by子句,可以通过order by null消除,减少文件排序的成本
- using temporary:在distinct/group by/union等子句查询中,不能用到索引来去重或排序,只能创建内部临时表来执行查询
- Start temporary, End temporary:(TODO in查询转换为semi-join。。。)
- losescan:在将
In子查询转为semi-join时,如果采用的是LooseScan执行策略 TODO - FirstMatch(tbl_name):TODO
Json格式的执行计划
可以通过explain format=json select...........来查看查询语句的执行成本
cost_info
"cost_info": {
"read_cost": "1840.84", //read_cost=IO成本+检测rows*(1-filter)的CPU成本
"eval_cost": "193.76", //检测rows*filter的成本
"prefix_cost": "2034.60", //查询成本=read_cost+eval_cost(连表查询下被驱动表成本是整个连接 //查询预计的成本)
"data_read_per_join": "1M" //此次查询要读的数据量
}
extend explain
在explain语句查询结果后,紧跟着show warnings;可以得到code,level,message信息,当Code值为1003时,Message字段展示的信息类似于查询优化器将我们的查询语句重写后的语句
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